import numpy as np
# import pandas as pd
# import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# import statsmodels.api as sm
# import scipy.optimize as sco
# import numpy.random as npr
import seaborn as sns

# 用来正常显示中文标签
# plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 用来正常显示负号
# plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 显示中文
sns.set_style({"font.sans-serif": ["Microsoft YaHei", 'SimHei']})


# 定义一个绘图函数
def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * 0.5) * (7 - i) * flip)


# plt.figure(figsize=(12, 8))
# sns内置主题一
# sns.set_context("paper")
# plt.subplot(221)
# sinplot()
# plt.title("paper")

# # 内置主题二
# sns.set_context("talk")
# plt.subplot(222)
# sinplot()
# plt.title("talk")

# sns.set_context("poster")
# plt.subplot(223)
# sinplot()
# plt.title("poster")

# sns.set_context("notebook")
# plt.subplot(224)
# sinplot()
# plt.title("notebook")

# sns拥有极其丰富的调色板库，大致可分为循环、渐变、混合三类
# plt.figure(figsize=(12, 8))
# sns.set_palette('muted')
# plt.subplot(221)
# sinplot()
# plt.title('循环')

# sns.set_palette('Blues_d')
# plt.subplot(222)
# sinplot()
# plt.title('渐变(深-浅)')

# sns.set_palette('Blues')
# plt.subplot(223)
# sinplot()
# plt.title('渐变(浅-深)')

# sns.set_palette('RdBu')
# plt.subplot(224)
# sinplot()
# plt.title('混合(红-蓝)')

# plt.grid(True)
# plt.xlabel("预测波动率")
# plt.ylabel("预期收益率")
# plt.colorbar(label="夏普率")
# plt.legend()
plt.show()
